数据仓库及数据挖掘-数据模型及元数据课件

作业4理解数据仓库的数据组织要求和方法掌握数据仓库的星型模型、雪化模型的设计方法理解元数据的类型及其作用1/1/20231作业4理解数据仓库的数据组织要求和方法12/28/2022数据仓库与数据挖掘内容提要数据模型元数据数据的粒度数据仓库与数据挖掘内容提要数据模型传统数据库数据模型数据仓库的数据模型不同于数据库的数据模型在于数据仓库只为决策分析用，数据仓库的增加了时间属性数据。数据仓库增加了一些综合数据。数据仓库的数据建模是适应决策用户使用的逻辑数据模型。1/1/20233数据模型传统数据库数据模型12/28/20223数据仓库概念模型1.数据仓库模型的概念数据仓库概念模型的设计需要给出一个数据仓库的粗略蓝本，以此为工具来确认数据仓库的设计者是否已经正确的了解数据仓库最终用户的信息需求。（1）概念数据模型

在构建数据仓库的概念模型时，可以采用在业务数据处理系统中经常应用的企业数据模型——ER图。这是一种描述组织业务概况的蓝图，包括整个组织系统中各个部门的业务处理及其业务处理数据。数据仓库与操作型数据库一样，也存在高层模型（ERD，实体关系层）、中层模型（DIS，逻辑层）和低层模型（物理层）3个层次数据模型。1/1/20234数据仓库概念模型1.数据仓库模型的概念12/28/20224企业数据模型(举例)财务部门销售收入帐应收帐应付帐成本帐销售部门销售计划销售合同销售统计人事部门员工业绩记录员工技能情况员工薪酬表财务人事销售…….……..…..企业数据模型1/1/20235企业数据模型(举例)财务部门销售收入帐应收帐销售部门销售计划数据仓库的数据模型数据仓库存储采用多维数据模型。果汁可乐牛奶商品维奶油浴巾香皂北京上海长沙1234567城市维日期维维就是相同类数据的集合，商店、时间和产品都是维。各个商店的集合是一维，时间的集合是一维，商品的集合是一维。每一个商店、每一段时间、每一种商品就是某一维的一个成员。每一个销售事实由一个特定的商品、一个特定的时间、一个特定的商品组成。两维表，如通常的电子表格。三维构成立方体，若再增加一维，则图形很难想象，也不容易在屏幕上画出来。1/1/20236数据仓库的数据模型数据仓库存储采用多维数据模型。果汁可乐牛奶星型数据模型大多数的数据仓库都采用“星型模型”。星型模型是由“事实表”（大表）及多个“维表”（小表）所组成。“事实表”中存放大量关于企业的事实数据（数量数据）。例如：多个时期的数据可能会出现在同一个“事实表”中。“维表”中存放描述性数据，维表是围绕事实表建立的较小的表。维度表维度表维度表维度表事实表维度表1/1/20237星型数据模型大多数的数据仓库都采用“星型模型”。星型模型是由星型模型举例1/1/20238星型模型举例12/28/20228订货表客户表销售员表事实表产品表日期表地区表星型模型数据存储情况示意图1/1/20239订货表客户表销售员表事实表产品表日期表地区表星型模型数据存储星型模型模型的核心是事实表，维表通过主键与事实表和其他维表链接事实表中的数据不允许修改，新数据只是简单的增加非规范化程度高，如不同时期的同类数据可能出现在同一维表中，数据冗余大存取速度快，以增加空间换取较快的访问速度难于适应业务需求的变化1/1/202310星型模型模型的核心是事实表，维表通过主键与事实表和其他维表链雪花数据模型雪花模型是对星型模型的维表进一步层次化，原来的各维表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的“层次”区域在上面星型模型的数据中，对“产品表”“日期表”“地区表”进行扩展形成雪花模型数据见下图。维度表维度表维度表维度表维度表事实表详细类别表详细类别表1/1/202311雪花数据模型雪花模型是对星型模型的维表进一步层次化，原来的各雪花模型举例1/1/202312雪花模型举例12/28/202212星网模型星网模型是将多个星型模型连接起来形成网状结构。多个星型模型通过相同的维，如时间维，连接多个事实表。1/1/202313星网模型星网模型是将多个星型模型连接起来形成网状结构。多个星数据仓库的逻辑模型与物理模型数据仓库（中间层）逻辑模型中间层数据模型亦可称为逻辑模型，它是对高层数据概念模型的细分，在高层数据模型中所标识的每个主题域或指标实体都需要与一个逻辑模型相对应。物理数据模型是依据中间层的逻辑数据模型而创建的，它通过确定模型的键码属性和模型的物理特性，扩展中间层数据模型而建立。此时，物理数据模型就由一系列表所构成，其中最主要的是事实表模型和维表模型。物理模型中的事实表来源于逻辑模型，它依据数据仓库具体的应用而建立。事实表是星型模型结构的核心。1/1/202314数据仓库的逻辑模型与物理模型数据仓库（中间层）逻辑模型12/维模型维度表模型也需要根据逻辑模型设计，在设计过程中考虑维度表模型是用户分析数据的窗口。维度表应该含有商业项目的文字描述，维度的设计提供了维度属性的定义。这些属性应具有这样一些特征：A.可用文字描述。B.离散值。C.有规定的限制。D.在分析过程中可以提供行标题。1/1/202315维模型12/28/2022151.元数据的定义元数据在数据仓库的设计、运行中有着重要的作用，它表述了数据仓库中的各对象，遍及数据仓库的所有方面，是数据仓库中所有管理、操作、数据的数据，是整个数据仓库的核心。元数据是关于数据、操纵数据的进程和应用程序的结构和意义的描述信息，其主要目标是提供数据资源的全面指南。其范围可以是某个特别的数据库管理系统中从现实世界的概念上的一般概括，到详细的物理说明。

元数据及其作用1/1/2023161.元数据的定义元数据及其作用12/28/202216在数据库中，元数据是对数据库中各个对象的描述。关系数据库中，这种描述就是对表、列、数据库和其他对象的定义。从广义上讲，元数据代表定义数据仓库的任何对象，无论它是一个表、一个列、一个查询、一个业务规则，或者是数据仓库内部的数据转移等等。1/1/202317在数据库中，元数据是对数据库中各个对象的描述。关系数据元数据举例1/1/202318元数据举例12/28/202218举例：全国文化信息资源共享工程中的元数据疾病描述:

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1/1/202319举例：全国文化信息资源共享工程中的元数据疾病预防12/28举例：全国文化信息资源共享工程中的元数据1/1/202320举例：全国文化信息资源共享工程中的元数据12/28/2022举例：全国文化信息资源共享工程中的元数据描述:

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显示器件:元数据的作用(1)元数据是进行数据集成所必需的(2)元数据定义的语义层可以帮助最终用户理解数据仓库中的数据(3)元数据是保证数据质量的关键(4)元数据可以支持需求变化1/1/202322元数据的作用(1)元数据是进行数据集成所必需的12/28元数据的分类1.按元数据的类型分类关于基本数据的元数据：包括数据源、数据仓库、数据集市和应用程序管理的所有数据。用于数据处理的元数据关于企业的组织结构的元数据2.按对象级别分类（1）概念级（2）逻辑级（3）物理级1/1/202323元数据的分类1.按元数据的类型分类12/28/2022233.从用户的角度分类（1）业务元数据，具体包括以下内容：A.企业概念模型B.多维数据模型C.业务概念模型和物理数据之间的依赖关系D.支持面向业务概念的浏览、导航E.支持动态立即查询F.数据挖掘（2）技术元数据1/1/2023243.从用户的角度分类（1）业务元数据，具体包括以下内容：124.从来源的角度分类（1）工具产生的元数据（2）源提供的元数据（3）企业模型（4）系统导入的元数据（5）特定的用户产生的元数据1/1/2023254.从来源的角度分类（1）工具产生的元数据12/285.从元数据的目的角度分类一般可以通过一种更粗的方法来区分元数据：（1）用于信息的元数据（2）用于控制的元数据1/1/2023265.从元数据的目的角度分类一般可以通过一种更粗的方法来区分6.按照产生/使用的时间分类根据获取或生成的时间，可以分为：A.设计时收集的元数据B.构建时生成的元数据C.运行时生成的元数据根据使用的时间，可以分为：A.设计时使用的元数据B.构建使使用的元数据C.运行时使用的元数据1/1/2023276.按照产生/使用的时间分类根据获取或生成的时间，可以分元数据管理的现状数据共享领域的某些趋势说明数据仓库中的元数据需求正逐步增加，这些趋势包括：A.数据模型处理的对象由传统的字符型和数值型扩展到多种媒体类型。B.支持一家企业的数据仓库扩展到支持多个组织多个企业共享的数据仓库。C.信息流控制由过去的从源系统到数据仓库的单向流动扩展到由数据仓库向源系统的反馈。D.各个厂家的专用数据格式向公共开放标准元数据交换格式转换，以提高其信息捕获能力。元数据管理之所以困难，一个很重要的原因就是缺乏统一的标准。在这种情况下，各公司的元数据管理解决方案各不相同。近几年，随着元数据联盟MDC（MetaDataCoalition）的开放信息模型OIM（OpenInformationModel）和OMG组织的公共仓库模型CWM（CommonWarehouseModel）标准的逐渐完善，以及MDC和OMG组织的合并，为数据仓库厂商提供了统一的标准，从而为元数据管理铺平了道路。1/1/202328元数据管理的现状数据共享领域的某些趋势说明数据仓库中的元数据元数据管理标准数据仓库领域中两个最主要的元数据标准：MDC的OIM标准和OMG的CWM标准。元数据联合会MDC建于1995年，是一个致力于建立与厂商无关的、不依赖于具体技术的企业元数据管理标准的非赢利技术联盟，目的是提供标准化的元数据交互。该联盟有150多个会员，其中包括微软和IBM等著名软件厂商。1999年7月MDC接受了微软的建议，将OIM作为元数据标准。MDC于1996年开发了MDIS（MetaDataInterchangeSpecification）并完成了MDC－OIM的技术评审，MDC－OIM基于微软的开放信息模型OIM，是一个独立于技术的、以厂商为核心的信息模型。OIM是微软的元数据管理产品MicrosoftRepository的一部分。由微软和其它20多家公司共同开发的，作为微软开放过程的一部分，经过了300多个公司的评审。1/1/202329元数据管理标准数据仓库领域中两个最主要的元数据标准：MDC的元数据管理标准OMG是一个拥有500多会员的国际标准化组织。在1995年采用了MOF（MetaObjectFacility），并不断完善之。1997年采用了UML，2000年，OMG又采用了CWM。公共仓库元模型（CommonWarehouseMetamodel）的主要目的是在异构环境下，帮助不同的数据仓库工具、平台和元数据知识库进行元数据交换。2001年3月，OMG颁布了CWM1.0标准。CWM模型既包括元数据存储，也包括元数据交换，它是基于以下三个工业标准制定的：

(1)UML：它对CWM模型进行建模。

(2)MOF（元对象设施）：它是OMG元模型和元数据的存储标准，提供在异构环境下对元数据知识库的访问接口。

(3)XMI（XML元数据交换）：它可以使元数据以XML文件流的方式进行交换。OMG的UML、MOF和CWM形成了OMG建模和元数据管理、交换结构的基础，推动了元数据标准化的快速发展。为了推动元数据标准化的发展，MDC和OMG在元数据标准的制定上协同工作。1999年4月，MDC成为OMG的成员，而OMG也同时成为MDC的成员。MDC中使用了OMG的UML，而MDC－OIM中的数据仓库部分被用来作为OMG的公共仓库元数据交互（CWMI：CommonWarehouseMetadataInterchange）的设计参考。在两个组织的技术力量的合作努力下，元数据标准将逐步一致化。

1/1/202330元数据管理标准OMG是一个拥有500多会员的国际标准化组织。数据粒度粒度问题是设计数据仓库的一个最重要方面。粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别。细化程度越高，粒度级就越小；相反，细化程度越低，粒度级就越大。数据的粒度一直是一个设计问题。在早期建立的操作型应用系统中，当详细的数据被更新时，几乎总是把它存放在最低粒度级上。但在数据仓库环境中，对粒度不作假设。数据仓库环境中粒度的设计要在数据仓库中的数据量的大小、查询的效率及详细程度之间要作出权衡。1/1/202331数据粒度粒度问题是设计数据仓库的一个最重要方面。12/28/数据粒度1/1/202332数据粒度12/28/202232数据粒度1.数据粒度的划分适当划分粒度的第一步是估算数据仓库中将来使用的数据行数和所需的直接存取存储设备数在计算出数据仓库所需要占用的存储空间以后，需要根据所需要的存储空间大小确定是否划分粒度，如果需要划分，又应该怎样划分。1/1/202333数据粒度1.数据粒度的划分12/28/2022332.确定粒度的级别在数据仓库中确定粒度时，需要考虑这样一些因素：要接受的分析类型可接受的数据最低粒度能够存储的数据量。计划在数据仓库中进行的分析类型将直接影响数据仓库的粒度划分。数据仓库通常在同一模式中使用多重粒度。1/1/2023342.确定粒度的级别在数据仓库中确定粒度时，需要考虑这样一确定数据仓库粒度的另外一个要素是数据仓库可以使用多种存储介质的空间量。选择合适的粒度是数据仓库设计过程中所要解决的一个复杂的问题，因为粒度的确定实质上是对业务决策分析、硬件、软件和数据仓库使用方法的一个折衷。还有一种可以大幅降低数据仓库容量的方法，就是只采用概括数据。1/1/202335确定数据仓库粒度的另外一个要素是数据仓库可以使用多种存储介质作业4理解数据仓库的数据组织要求和方法掌握数据仓库的星型模型、雪化模型的设计方法理解元数据的类型及其作用1/1/202336作业4理解数据仓库的数据组织要求和方法12/28/2022数据仓库与数据挖掘内容提要数据模型元数据数据的粒度数据仓库与数据挖掘内容提要数据模型传统数据库数据模型数据仓库的数据模型不同于数据库的数据模型在于数据仓库只为决策分析用，数据仓库的增加了时间属性数据。数据仓库增加了一些综合数据。数据仓库的数据建模是适应决策用户使用的逻辑数据模型。1/1/202338数据模型传统数据库数据模型12/28/20223数据仓库概念模型1.数据仓库模型的概念数据仓库概念模型的设计需要给出一个数据仓库的粗略蓝本，以此为工具来确认数据仓库的设计者是否已经正确的了解数据仓库最终用户的信息需求。（1）概念数据模型

在构建数据仓库的概念模型时，可以采用在业务数据处理系统中经常应用的企业数据模型——ER图。这是一种描述组织业务概况的蓝图，包括整个组织系统中各个部门的业务处理及其业务处理数据。数据仓库与操作型数据库一样，也存在高层模型（ERD，实体关系层）、中层模型（DIS，逻辑层）和低层模型（物理层）3个层次数据模型。1/1/202339数据仓库概念模型1.数据仓库模型的概念12/28/20224企业数据模型(举例)财务部门销售收入帐应收帐应付帐成本帐销售部门销售计划销售合同销售统计人事部门员工业绩记录员工技能情况员工薪酬表财务人事销售…….……..…..企业数据模型1/1/202340企业数据模型(举例)财务部门销售收入帐应收帐销售部门销售计划数据仓库的数据模型数据仓库存储采用多维数据模型。果汁可乐牛奶商品维奶油浴巾香皂北京上海长沙1234567城市维日期维维就是相同类数据的集合，商店、时间和产品都是维。各个商店的集合是一维，时间的集合是一维，商品的集合是一维。每一个商店、每一段时间、每一种商品就是某一维的一个成员。每一个销售事实由一个特定的商品、一个特定的时间、一个特定的商品组成。两维表，如通常的电子表格。三维构成立方体，若再增加一维，则图形很难想象，也不容易在屏幕上画出来。1/1/202341数据仓库的数据模型数据仓库存储采用多维数据模型。果汁可乐牛奶星型数据模型大多数的数据仓库都采用“星型模型”。星型模型是由“事实表”（大表）及多个“维表”（小表）所组成。“事实表”中存放大量关于企业的事实数据（数量数据）。例如：多个时期的数据可能会出现在同一个“事实表”中。“维表”中存放描述性数据，维表是围绕事实表建立的较小的表。维度表维度表维度表维度表事实表维度表1/1/202342星型数据模型大多数的数据仓库都采用“星型模型”。星型模型是由星型模型举例1/1/202343星型模型举例12/28/20228订货表客户表销售员表事实表产品表日期表地区表星型模型数据存储情况示意图1/1/202344订货表客户表销售员表事实表产品表日期表地区表星型模型数据存储星型模型模型的核心是事实表，维表通过主键与事实表和其他维表链接事实表中的数据不允许修改，新数据只是简单的增加非规范化程度高，如不同时期的同类数据可能出现在同一维表中，数据冗余大存取速度快，以增加空间换取较快的访问速度难于适应业务需求的变化1/1/202345星型模型模型的核心是事实表，维表通过主键与事实表和其他维表链雪花数据模型雪花模型是对星型模型的维表进一步层次化，原来的各维表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的“层次”区域在上面星型模型的数据中，对“产品表”“日期表”“地区表”进行扩展形成雪花模型数据见下图。维度表维度表维度表维度表维度表事实表详细类别表详细类别表1/1/202346雪花数据模型雪花模型是对星型模型的维表进一步层次化，原来的各雪花模型举例1/1/202347雪花模型举例12/28/202212星网模型星网模型是将多个星型模型连接起来形成网状结构。多个星型模型通过相同的维，如时间维，连接多个事实表。1/1/202348星网模型星网模型是将多个星型模型连接起来形成网状结构。多个星数据仓库的逻辑模型与物理模型数据仓库（中间层）逻辑模型中间层数据模型亦可称为逻辑模型，它是对高层数据概念模型的细分，在高层数据模型中所标识的每个主题域或指标实体都需要与一个逻辑模型相对应。物理数据模型是依据中间层的逻辑数据模型而创建的，它通过确定模型的键码属性和模型的物理特性，扩展中间层数据模型而建立。此时，物理数据模型就由一系列表所构成，其中最主要的是事实表模型和维表模型。物理模型中的事实表来源于逻辑模型，它依据数据仓库具体的应用而建立。事实表是星型模型结构的核心。1/1/202349数据仓库的逻辑模型与物理模型数据仓库（中间层）逻辑模型12/维模型维度表模型也需要根据逻辑模型设计，在设计过程中考虑维度表模型是用户分析数据的窗口。维度表应该含有商业项目的文字描述，维度的设计提供了维度属性的定义。这些属性应具有这样一些特征：A.可用文字描述。B.离散值。C.有规定的限制。D.在分析过程中可以提供行标题。1/1/202350维模型12/28/2022151.元数据的定义元数据在数据仓库的设计、运行中有着重要的作用，它表述了数据仓库中的各对象，遍及数据仓库的所有方面，是数据仓库中所有管理、操作、数据的数据，是整个数据仓库的核心。元数据是关于数据、操纵数据的进程和应用程序的结构和意义的描述信息，其主要目标是提供数据资源的全面指南。其范围可以是某个特别的数据库管理系统中从现实世界的概念上的一般概括，到详细的物理说明。

元数据及其作用1/1/2023511.元数据的定义元数据及其作用12/28/202216在数据库中，元数据是对数据库中各个对象的描述。关系数据库中，这种描述就是对表、列、数据库和其他对象的定义。从广义上讲，元数据代表定义数据仓库的任何对象，无论它是一个表、一个列、一个查询、一个业务规则，或者是数据仓库内部的数据转移等等。1/1/202352在数据库中，元数据是对数据库中各个对象的描述。关系数据元数据举例1/1/202353元数据举例12/28/202218举例：全国文化信息资源共享工程中的元数据疾病描述:

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显示器件:元数据的作用(1)元数据是进行数据集成所必需的(2)元数据定义的语义层可以帮助最终用户理解数据仓库中的数据(3)元数据是保证数据质量的关键(4)元数据可以支持需求变化1/1/202357元数据的作用(1)元数据是进行数据集成所必需的12/28元数据的分类1.按元数据的类型分类关于基本数据的元数据：包括数据源、数据仓库、数据集市和应用程序管理的所有数据。用于数据处理的元数据关于企业的组织结构的元数据2.按对象级别分类（1）概念级（2）逻辑级（3）物理级1/1/202358元数据的分类1.按元数据的类型分类12/28/2022233.从用户的角度分类（1）业务元数据，具体包括以下内容：A.企业概念模型B.多维数据模型C.业务概念模型和物理数据之间的依赖关系D.支持面向业务概念的浏览、导航E.支持动态立即查询F.数据挖掘（2）技术元数据1/1/2023593.从用户的角度分类（1）业务元数据，具体包括以下内容：124.从来源的角度分类（1）工具产生的元数据（2）源提供的元数据（3）企业模型（4）系统导入的元数据（5）特定的用户产生的元数据1/1/2023604.从来源的角度分类（1）工具产生的元数据12/285.从元数据的目的角度分类一般可以通过一种更粗的方法来区分元数据：（1）用于信息的元数据（2）用于控制的元数据1/1/2023615.从元数据的目的角度分类一般可以通过一种更粗的方法来区分6.按照产生/使用的时间分类根据获取或生成的时间，可以分为：A.设计时收集的元数据B.构建时生成的元数据C.运行时生成的元数据根据使用的时间，可以分为：A.设计时使用的元数据B.构建使使用的元数据C.运行时使用的元数据1/1/2023626.按照产生/使用的时间分类根据获取或生成的时间，可以分元数据管理的现状数据共享领域的某些趋势说明数据仓库中的元数据需求正逐步增加，这些趋势包括：A.数据模型处理的对象由传统的字符型和数值型扩展到多种媒体类型。B.支持一家企业的数据仓库扩展到支持多个组织多个企业共享的数据仓库。C.信息流控制由过去的从源系统到数据仓库的单向流动扩展到由数据仓库向源系统的反馈。D.各个厂家的专用数据格式向公共开放标准元数据交换格式转换，以提高其信息捕获能力。元数据管理之所以困难，一个很重要的原因就是缺乏统一的标准。在这种情况下，各公司的元数据管理解决方案各不相同。近几年，随着元数据联盟MDC（MetaDataCoalition）的开放信息模型OIM（OpenInformationModel）和OMG组织的公共仓库模型CWM（CommonWarehouseModel）标准的逐渐完善，以及MDC和OMG组织的合并，为数据仓库厂商提供了统一的标准，从而为元数据管理铺平了道路。1/1/202363元数据管理的现状数据共享领域的某些趋势说明数据仓库中的元数据元数据管理标准数据仓库领域中两个最主要的元数据标准：MDC的OIM标准和OMG的CWM标准。元数据联合会MDC建于1995年，是一个致力于建立与厂商无关的、不依赖于具体技术的企业元数据管理标准的非赢利技术联盟，目的是提供标准化的元数据交互。该联盟有150多个会员，其中包括微软和IBM等著名软件厂商。1999年7月MDC接受了微软的建议，将OIM作为元数据标准。MDC于1996年开发了MDIS（MetaDataInterchangeSpecification）并完成了MDC－OIM的技术评审，MDC－OIM基于微软的开放信息模型OIM，是一个独立于技术的、以厂商为核心的信息模型。OIM是微软的元数据管理产品MicrosoftRepository的一部分。由微软和其它20多家公司共同开发的，作为微软开放过程的一部分，经过了300多个公司的评审。1/1/202364元数据管理标准数据仓库领域中两个最主要的元数据标准：MDC的元数据管理标准OMG是一个拥有500多会员的国际标准化组织。在1995年采用了MOF（MetaObjectFacility），并不断完善之。1997年采用了UML，2000年，OMG又采用了CWM。公共仓库元模型（CommonWarehouseMetamodel）的